研究生: |
蔡政道 CAI, ZHENG-DAO |
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論文名稱: |
使用自組型類神經網路模擬三度物體模體的動態建構 Neural-based dynamic deformation for building of 3D models |
指導教授: |
陳世旺
Chen, Sei-Wang |
學位類別: |
碩士 Master |
系所名稱: |
資訊教育研究所 Graduate Institute of Information and Computer Education |
畢業學年度: | 81 |
語文別: | 中文 |
論文頁數: | 76 |
中文關鍵詞: | 自組型類神經網路 、模擬 、三度物體模體 、動態建構 、教育 |
論文種類: | 學術論文 |
相關次數: | 點閱:175 下載:0 |
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三度物體的幾何模體就是由一組小面塊所組成,其形狀相當近似於物體的幾何
外觀。在這裡我們提出利用類神經網路的技巧來建構出物體的幾何模體。我們
主要的觀念來自於一個封閉薄膜的收縮,它把所測量出來的三度空間中的點包
含在其中間,由於這些點是量自物體表面,因此這些點帶有物體形狀的資,利
用這些點的資訊,當薄膜針對這些點收縮變形時,即可重建出物體的幾何外觀
。我們可以想像這個薄膜是一個彈性物質。為了要描述這個薄膜的變形過程,
我們使用有限元素法,它將一個連續性的物體分解為一個個小單元,利用
Governing Equation來描述整個物體的運動過程。但在解有限元素法的方程式
上有許多困難。於是我們利用類神經網路中的自組型類神經網路中Topology-
Preserving Projection的特性來模擬此變形過程。從2D及3D的實驗結果驗證
了此方法的可行性。